在過去的數年間，Google不斷耕耘人工智慧技術，並追尋將人工智慧普及至所有人的承諾，並將機械學習導入影像辨識、醫療研究等領域。為了強化成果的展現，Google將各項技術整合為單一的「Google AI」，並延伸出獨立的官方網站，讓有興趣進一步瞭解Google AI的人能夠在網站上一覽相關資訊。

分享人工智慧的果實

在Google AI網站中，開宗明義就提到Google AI的遠景就是要將人工智慧的好處分享給所有人，在不斷研發、精進的過程中，將人工智慧應用在全新的領域，並開發讓每個人都能使用的工具。

由於Google的功能之一就是集合世界上的所有資訊，並將資訊整理為實用且易於存取的型式，因此借助人工智慧來解決這個問題。舉例來說，人工智慧能讓照片的搜尋更加簡單與精準，也能提升翻譯的品質，或是應用於語音助理，讓使用者能透過不同的方式搜尋資訊。

Google資深院士Jeff Dean表示，他們希望透過人工智慧增強使用者的能力，提升工作生產力，並將更多時間應用於發揮創意。

▲ Google AI網站整合Google旗下人工智慧相關技術與資訊。（圖片來源：Google AI，下同）

▲ 人工智慧讓圖片搜尋更加實用。

▲ 翻譯功能也能在人工智慧的協助下，即時翻譯照片中的文字。

為眾多產品導入人工智慧

以Google推出的Pixel 2智慧型手機為例，透過結合軟體與硬體功能，帶來在裝置上執行的機械學習的能力，並讓裝置運作更快速、人性化。研發團隊採用近百萬張照片訓練Pixel 2系統的類神經網路，讓系統瞭解在照片中哪些是重要的部分，如此一來系統就能知道在選用人像模式攝影時，要讓哪些區域保持銳利，又要在哪些區域套入柔焦效果。

另一個例子是用於智慧型手機的聯合學習（Federated Learning）技術。雖然現在的智慧型手機已經有很強悍的運算效能（可能與10年前的超級電腦並駕齊驅），然而電池續航力與連網能力卻成為展現效能的絆腳石，這時候就可以透過機械學習的方式，讓裝置自動學習使用者的操作習慣與周邊狀態，並將匿名化的學習資料回傳至Google的資料中心，資料中心就可依據這些回饋研發更新檔。

從實際結果來看，聯合學習能夠提升搜尋引擎準確度，並在如字體大小、螢幕亮度、電池使用等數百項設定值中自動選擇最佳化與客製化設定，以利提升裝置使用體驗。

▲ 使用人像模式攝影時，系統可以透過人工智慧將背景套入柔焦，產生景深效果。（圖片來源：Google AI）

▲聯合學習是為智慧型手機設計的去中心化機械學習技術。

Google以將旗下Google Research部落格更名為Google AI部落格，並會持續在這邊推送最新消息，讓對人工智慧有興趣的讀者能隨時掌握最新資訊。

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